MATLAB modeling

不错的东西，建模资源 matlab工具箱。

MATLAB开发-直流电机建模。给出了直流电机的建模方法。

此代码可以直接实现ARMA建模和预测。请注意，MATLAB自身说明文档无法实现预测功能。

关于数学建模方面的Matlab的图像处理，文件为PDF格式。

Switch语句根据表达式的取值不同，分别执行不同的语句，其语句格式为： switch 表达式case 表达式1 语句组1case 表达式2 语句组2……case 表达式m 语句组motherwise 语句组nend

Ch2 控制系统的数学描述 在控制系统中，数学描述是非常关键的步骤，它帮助我们建立系统的动态模型，并进行分析与设计。控制系统的数学模型可以通过传递函数、状态空间或频率响应来表达。每种方法都有其特点，选择哪种方法取决于问题的复杂性和分析的需要。以下是控制系统的常见数学描述方法： 传递函数：描述了输入与输出之间的关系，常用于线性时不变系统（LTI系统）。 状态空间：更适合描述多输入多输出系统，能够处理时变系统及非线性系统。 频率响应：用于分析系统在不同频率下的行为，常用来进行系统的频域分析。 每种方法的选择都依赖于具体的仿真需求，MATLAB 和 Simulink 提供了强大的工具支持，能够简化这些数学模型的建立与分析过程。

统计建模与R软件 一、知识点概览 本教材《统计建模与R软件》主要介绍了统计学的基本理论及其在R语言中的应用。通过本书的学习，读者将能够掌握如何利用R软件进行数据处理、统计分析及模型构建等技能。 二、核心知识点详解 1.1 统计基础知识 1.1.1 随机试验随机试验是指结果不能预先确定的试验。例如，掷一枚硬币的结果可能是正面或反面，这无法事先确切预测。随机试验具有以下特点：- 可重复性：可以多次重复相同的试验。- 不确定性：每次试验的结果是不确定的。- 可观察性：试验的结果是可以观察到的。 1.1.2 样本空间与样本点- 样本空间（Ω）：随机试验所有可能结果的集合称为样本空间。- 样本点（ω）：样本空间中的每一个基本结果称为一个样本点。 1.1.3 随机事件随机事件是指由一个或多个样本点组成的子集。例如，在掷骰子的试验中，“出现偶数”就是一个随机事件。 1.1.4 集合的运算- 包含关系：如果所有的元素A都在B中，则称A包含于B，记作A⊆B。- 相等：如果两个集合A和B中的元素完全相同，则称A等于B，记作A=B。- 并集：两个集合A和B的所有元素构成的新集合，记作A∪B。- 交集：两个集合A和B共有的元素构成的新集合，记作A∩B。- 差集：集合A去掉B中的元素后剩下的元素集合，记作A-B。 1.1.5 概率的定义概率是对随机事件发生可能性大小的一种度量。对于任意随机事件A，其概率P(A)满足0≤P(A)≤1。若P(A)=0，则称事件A是不可能事件；若P(A)=1，则称事件A是必然事件。 1.1.6 Bayes公式Bayes公式是在已知某个条件发生的前提下计算另一个事件的概率的方法，特别适用于条件概率的计算。公式表达为：[P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}]其中，P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率。 1.1.7 统计分布- 离散型随机变量的分布：例如伯努利分布、二项分布等。- 连续型随机变量的分布：例如正态分布、均匀分布等。 1.1.8 伯努利分布伯努利分布是一种只有两种可能结果（成功或失败）的离散型随机变量的分布。

介绍的吉布斯采样 MATLAB 代码主要用于估计2D单工LDA模型，专注于时空和旅行行为特征。主要的计算成本源于根据多项式分布生成单词-主题分配z。为提高计算速度，提供了两个混合函数mnrnd_mex.c和mnrnd_mex_noscale.c。使用mnrnd_mex与MATLAB中的mnrnd相同，而mnrnd_mex_noscale可接受未按比例分配的输入，例如，mnrnd_mex_noscale([1,2,3,4])等价于mnrnd_mex([0.1,0.2,0.3,0.4])。

MATLAB的欧拉方法代码钙波建模果蝇翅膀盘中钙信号的实现。该存储库包含MATLAB Euler-method实现以及对MATLAB PDE-solver的尝试。请忽略现在不建议使用的分析代码。

将介绍如何使用MATLAB实现由拉格朗日法建模的六自由度机械臂。通过此方法，可以推导出机械臂的动力学方程，进一步实现机械臂的运动仿真和控制。具体步骤包括： 拉格朗日方程的推导：基于机械臂的动能和势能，通过拉格朗日方程求得运动方程。 坐标变换与质心计算：通过坐标变换实现机械臂各个关节和连杆的描述。 运动方程求解：结合牛顿-欧拉法或拉格朗日法求解动力学方程，得到机械臂的关节力矩和加速度。 MATLAB仿真：将动力学模型转换为可执行代码，通过MATLAB进行仿真与可视化展示。 通过此方法，能够有效模拟和优化六自由度机械臂的运动与控制。